Enterprise RAG & Векторні БД
Supabase pgvector, гібридний пошук (BM25 + Dense) та Re-ranking
Корпоративні RAG-пайплайни: семантичне чанкування документів, векторний пошук HNSW, реранкінг через Cohere та усунення галюцинацій LLM.
Практичні сценарії розділу
2 сценаріїв доступно для виконання
Полноценный production-конвейер Enterprise RAG: семантическое чанкование документов, векторный HNSW индекс в PostgreSQL, гибридный поиск с Reciprocal Rank Fusion (RRF) и финальный кросс-энкодер реранкинг.
Фундаментальный воркфлоу построения Retrieval-Augmented Generation (RAG) с нуля: стратегии разбиения текста на фрагменты (Recursive Chunking c перекрытием), генерация плотных векторных представлений (Embeddings), расчет косинусного сходства и организация индекса HNSW.
Інші розділи напрямку AI & MCP
Переходьте до суміжних тем для комплексного опанування спеціалізації.